コールセンターAI活用最新事情【2020年版】~用途/製品がわかる!~

 

コールセンターAI活用最新事情

このところ、コールセンター業界ではAI(Artificial Intelligence/人工知能)に注目が集まっています。

そこで本コラムでは、コールセンター業界でAIがどのような用途で活用されているのかを具体的な製品を取り上げながら解説していきます。



「コールセンター業界におけるAIの具体的な用途を知りたい」

「AI搭載型のチャットボットやIVRに興味がある」

 

このような方は、本コラムをぜひお読みください。

 

コールセンターでAI活用が進み始めている背景

「人手不足」は、コールセンター業界における恒常的な課題のひとつ…。

リックテレコムが公開しているコラムを見ると、2016年時点で「現在の採用環境」について「厳しい(応募数が確保できない)」と回答しているコールセンターがすでに約80%に達していたことがわかります。

さらに、下記ののコラムで解説しているように昨今は離職率の高さも業界全体の課題となっています。

コールセンターの離職率が高い理由と離職対策

 

  • なかなか応募が集まらない…
  • 採用しても、すぐに辞めてしまう…

 

コールセンター業界は今まさに、このような二重苦を抱えてます。

そして、今後は生産年齢人口の減少に伴って「人手不足」という課題がさらに深刻化していくことが明らかです。

エンド企業とコールセンターベンダーのいずれについても、もはや人手に頼ったコールセンター運営は限界を迎えていると言わざるを得ません。

こうしたなかで今注目を集めているのがAIです。

 

コールセンターにおけるAI活用の最前線

すでにAIは、コールセンター業界において様々な用途で活用されています。

コールセンター向けのAI搭載製品一覧

 

チャットボットでの活用

「コールセンター業界でのAI活用」と聞いて、真っ先にチャットボットを思い浮かべたという方が少なくないのでは?

チャットボットを導入して顧客応対の大部分を自動化することでオペレーターが応対すべき問い合わせ件数を削減できれば、限られた人員でもコールセンターを円滑に運営できるようになります。

そして、すでに様々なチャットボットがAIを搭載して自動応答の精度向上を図っています。

 

AI-FAQボット

コールセンター向けのAI搭載製品1「AI-FAQボット」

●製品サイト:https://faq-bot.ai/ja/

AI-FAQボットは、L is Bが開発したオリジナルAIを搭載したチャットボットです。

あらかじめ用意した質問と回答はもちろん、未登録の単語であってもAIによる自動学習によって2回目以降は正しい回答を導き出せるようになります。

また、質問と回答の元データはExcelで作成・チューニングできるので、導入と運用が容易であることも魅力です。

●開発元:L is B

 

RICOH Chatbot Service

コールセンター向けのAI搭載製品1「コールセンター向けのAI搭載製品2「RICOH Chatbot Service」

●製品サイト:https://www.ricoh.co.jp/service/chatbot/

RICOH Chatbot Serviceは、リコー独自のAIが類義語、同義語、表記のゆれを自動で理解して精度の高い回答を実現しているAI搭載型チャットボットです。

自動生成されたタグをウェブサイトにコピー&ペーストするだけでチャットボットのウィンドウを追加できるので、特別な知識がなくてもウェブサイト上に簡単に設置することができます。

初期費用が0円(※1)と、気軽に導入できることも魅力のひとつです。

※1:導入時に「RICOH クラウドアプリケーション スタートパック」¥5,000(消費税別)を契約する必要有

●開発元:リコー

 

IVRでの活用

下記のコラムで解説しているように、業務効率化はもちろん、営業時間外の受電、アンケート調査を中心としたアウトバウンドコールなど、IVR(Interactive Voice Response/自動音声応答装置)はコールセンターにおいて不可欠な存在となっています。

コールセンターでのIVR導入〜メリット・注意点・主要5製品を解説!〜

 

そして最近では、AIを活用して着信先の自動振り分けや顧客情報のテキスト化などを実現したIVRも登場しています。

 

AI for VoiceBot

コールセンター向けのAI搭載製品1「コールセンター向けのAI搭載製品3「AI for VoiceBot」

●製品サイト:https://www.bell24.co.jp/ja/solutions/crm_bellcloudaiivr/index.html

AI for VoiceBotは、IBMのAI技術群であるIBM Watsonを活用したAI搭載型IVRです。

電話口の音声をAIが識別することで、「申込」「解約」「故障・障害」といった各窓口のうち最適な着信先へ自動的に振り分けてくれます。

そのため、これまでのように音声ガイダンスで顧客自身に着信先を選択させる必要がなくなり、スピーディーかつ適切な顧客応対を実現できます。

●開発元:ベルシステム24

 

DECIBEL電話自動受付/音声応答サービス

コールセンター向けのAI搭載製品1「コールセンター向けのAI搭載製品4「DECIBEL電話自動受付/音声応答サービス」

●製品サイト:https://www.deci-bel.com/call

DECIBEL電話自動受付/音声応答サービスは、自動応答で氏名や住所といった情報を質問したうえで、回答内容をテキスト化することができるAI搭載型IVRです。

オペレーターが顧客情報を聞いて記録する必要がなくなるので、電話での資料請求や予約受付といった業務を自動化することができます。

●開発元:DHH

 

応対履歴作成・翻訳などでの活用

AIに含まれる技術分野のなかでも、特に音声認識技術は前述したIVR以外にも応対履歴作成コンプライアンスチェックといった多方面で活用されています。

 

AmiVoice

コールセンター向けのAI搭載製品1「コールセンター向けのAI搭載製品5「AmiVoice」

●製品サイト:https://www.advanced-media.co.jp/amivoice

AmiVoiceは、国内シェアNo.1(※2)の音声認識技術です。

コールセンターにおいては、通話音声を自動でテキスト化することで、応対履歴や資料の作成といった業務を効率化する目的で活用されています。

また、通話音声の自動テキスト化はオペレーターのNG表現やNGワード発言のアラート通知といった形でも応用されています。

※2:出典:ITR「ITR Market View : AI市場2018」ITR Market View:AI/RPA市場2017」 ベンダー別売上金額シェア(2015~2018年度予測)

●開発元:アドバンスト・メディア

 

COTOHA Voice Insight

コールセンター向けのAI搭載製品1「コールセンター向けのAI搭載製品6「COTOHA Voice Insight」

●製品サイト:https://www.ntt.com/business/services/application/ai/cotoha-vi.html

COTOHA Voice Insightは、ASPIC IoT・AI・クラウドアワード2019で「AI部門 準グランプリ」を受賞したコールセンター向けのAI搭載型音声認識ソリューションです。

AIを搭載した精度の高い音声認識によって、顧客応対の音声を正確にテキスト化できます。

そのため、キーワード検索によるクレーム発生箇所の特定、コンプライアンスチェック、優秀なオペレーターのトークスクリプト抽出などを効率化することが可能です。

●開発元:エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ

 

コールセンターのAI活用で注意すべきこと

このように、AIはコールセンター業界においてすでに様々な形で活用されています。

一方で、実際にコールセンター向けのAI搭載型システムを導入する場合にはいくつか注意すべき点があります。

 

その1:十分な量の学習用データを用意できるか?

AIを搭載したシステムの導入する場合には、実際の運用を模した学習用データを用意したうえであらかじめ学習をさせる必要があります。

コールセンター向けのAI搭載型システムの場合には、応対履歴や製品マニュアルといった様々なナレッジをベースに、システムのデータフォーマットに合わせて学習用データを作成しなければなりません。

そのため、十分な量の学習用データを用意できるのかを確認しましょう。

仮に、これまで応対履歴、製品マニュアルといったナレッジを適切に管理できていないという場合には学習用データの準備に多大な労力が必要となってしまうことになります。

 

その2:利用頻度を確保できるか?

事前に準備した学習用データだけでは、AIは膨大な数の選択肢から適切な答えを自ら導き出すことはできません。

導入後、実際に運用していくなかでさらに学習していくことで精度を高めていくことになります。

したがって、コールセンター業務において実際にAI型システムを利用する頻度が少ないと、AIは十分な学習量を確保することができず、精度が高まらないということになってしまいます。

そして、精度が上がらなければ業務効率化や顧客満足度向上にはつながらず、さらに利用頻度が低下してしまうという悪循環に陥ってしまいます。

このような状況を避けるためにも、AI型システムを導入する場合には運用開始後にどの程度の利用頻度を期待できるのかをあらかじめ確認しておきましょう。

 

その3:専門知識を持った人材がいるか?

前述の通り、AIの導入にあたってはデータフォーマットに合わせた学習用データの準備利用頻度を確保するためのシステム設計などが必要になります。

また導入後も、システムの利用状況を分析してAIの判断ロジックをチューニングして精度を高めていくことが欠かせません。

最近では「専門知識がなくとも利用可能」といったことを謳っているAI型システムも少なくありませんが、やはり実際に運用していくなかでは専門知識を持った人材が必要になるのが一般的です。

そのため、AI型システムの導入にあたっては専門知識を持った人材の有無も重要なポイントになります。

コールセンターのAI活用で注意すべきこと

 

FAQサイトの開設/改善が人手に頼らないコールセンター運営の実現につながる可能性も…

このような注意点を踏まえると、コールセンター向けのAI搭載型システムの導入はハードルが高いというのが実情…。

一方で、「人手不足」という課題を克服する方法はAI活用だけではありません。

たとえば最近では、FAQツールを導入してFAQページを改善することでコールセンター業務の業務負担軽減を実現する企業が出てきています。

 

※FAQページに関する詳しい解説は、こちらのコラムをご覧ください。

FAQの意味は? 〜読み方やQ&Aとの違い、効果などを解説!〜

 

たとえば17 Liveでは検索ヒット率改善に特化したツールを導入して0件ヒットの確率を5割以上改善することで、問い合わせ件数の大幅な削減によってコールセンターの業務負担軽減を実現しました。

そして、17 Liveも導入したツールがHelpfeelです。

 

※17 Liveの導入事例はこちらのページをご覧ください。

ヒット率が向上し、問い合わせ数の減少を実現。「17 Live」のHelpfeel活用。

 

Helpfeelは、独自の革新的な技術である「意図予測検索」によって、検索ヒット率98%を実現したまったく新しいFAQツールです。

圧倒的な検索ヒット率によって、最大で60%以上も問い合わせ件数を削減することができます。

FAQページの企画・制作や検索辞書作成は、Notaのテクニカルライティングチームが行うので、検索ヒット率の劇的な向上をスピーディーに実現できます。

AIでは対応が困難な専門用語が多い製品・サービスのFAQサイトへの導入もお任せください。

また、毎月カスタマーサポート担当者が貴社のFAQサイトを分析し、改善策をご提案致します。

「導入して終わり」ではなく、継続的な改善によって問い合わせ件数のさらなる削減を実現します。

コールセンターの業務負担軽減に取り組んでいるという方は、HelpfeelによるFAQページ改善についてぜひお気軽にお問い合わせください。

著者
Helpfeel
どんな質問にも答えられる本当に役に立つFAQシステム「Helpfeel(ヘルプフィール)」。お客様の質問になんでも答え、CS担当者やコールセンターの負担を削減します。